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TECNOLOGIA

ChatGPT sotto esame

Studio rivela bias di genere e giudizi incoerenti

ChatGPT sotto esame

Un’indagine accademica riaccende il dibattito sui limiti dell’intelligenza artificiale. Secondo una ricerca guidata dal professor Valerio Capraro, docente di psicologia all’Università di Milano-Bicocca, i sistemi di linguaggio avanzati mostrerebbero pregiudizi di genere marcati e talvolta contraddittori, soprattutto quando chiamati a esprimere valutazioni morali.

Lo studio, articolato in più esperimenti, ha analizzato le risposte di diverse versioni di ChatGPT sottoponendole a frasi e scenari costruiti ad hoc. I risultati indicano una tendenza a sovra-rappresentare il genere femminile in contesti stereotipicamente maschili, mentre il fenomeno opposto risulta quasi assente. Una dinamica che, secondo i ricercatori, potrebbe derivare da un tentativo di rendere il sistema più inclusivo, ma applicato in modo non equilibrato.

L’asimmetria emerge con forza anche nei test su dilemmi etici. Quando al modello viene chiesto di giudicare la legittimità di atti violenti in situazioni estreme, come evitare una catastrofe, le risposte cambiano sensibilmente in base al genere della vittima. Le molestie ai danni di una donna vengono sempre respinte con decisione, mentre nei confronti di un uomo le valutazioni risultano più variabili, oscillando tra accettazione, neutralità e rifiuto.

Ancora più sorprendente è il confronto tra diverse forme di violenza. In alcuni casi, atti come la tortura vengono giudicati con maggiore ambiguità rispetto alle molestie, suggerendo una gerarchia morale non coerente. Secondo Capraro, questo squilibrio potrebbe essere il risultato di un’attenzione specifica, in fase di sviluppo, verso determinati temi sensibili, senza un adeguato bilanciamento complessivo.

Ulteriori test hanno confermato il quadro: quando la violenza è esercitata da una donna su un uomo, il sistema tende a esprimere maggiore tolleranza; al contrario, se i ruoli si invertono, il giudizio diventa nettamente negativo. Un risultato che evidenzia una forte dipendenza del modello dal contesto e dalle variabili di genere.

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